[發明專利]一種識別惡意用戶的方法、裝置及存儲介質有效
| 申請號： | 201811161527.7 | 申請日： | 2018-09-30 |
| 公開（公告）號： | CN109255391B | 公開（公告）日： | 2021-07-23 |
| 發明（設計）人： | 王非池 | 申請（專利權）人： | 武漢斗魚網絡科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06F16/9535;H04N21/4788;H04N21/488 |
| 代理公司： | 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570 | 代理人： | 徐松 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市東湖開*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 識別 惡意 用戶 方法 裝置 存儲 介質 | ||
1.一種識別惡意用戶的方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集為回歸樹結構，所述訓練樣本集包括訓練樣本的特征以及與訓練樣本對應的標簽，所述訓練樣本對應的標簽用于標識用戶是否為惡意用戶；
從所述訓練樣本集中確定最優的切分特征與切分閾值；
將所述訓練樣本集分裂處理，得到第一樣本集和第二樣本集，所述第一樣本集是指特征的取值不小于所述切分閾值的特征集，所述第二樣本集是指特征的取值大于所述切分閾值的特征集；
將所述第一樣本集和所述第二樣本集中各特征的均值作為目標輸出值；
根據所述目標輸出值判斷用戶是否為惡意用戶；
將所述第一樣本集和所述第二樣本集中判斷為惡意用戶的訓練樣本對應的標簽設置為惡意用戶，以及將所述第一樣本集和所述第二樣本集中判斷為非惡意用戶的訓練樣本對應的標簽設置為非惡意用戶。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標輸出值用于評估用戶的惡意等級；所述訓練樣本的特征至少包括用戶的異常彈幕數量、用戶播放數量、用戶在第一時段內發表的評論數量、用戶在第二時段內發表的相同評論數量和用戶賬戶余額。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標輸出值判斷用戶是否為惡意用戶之后，所述方法還包括以下之一：
封禁判斷為惡意用戶的用戶賬號；
或者，封禁判斷為惡意用戶的用戶賬號且設置有效封禁時長；
或者，對判斷為惡意用戶的用戶賬號發送警告消息。
4.如權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
設置封禁閾值；
所述根據所述目標輸出值判斷用戶是否為惡意用戶，包括：
若所述目標輸出值大于所述封禁閾值，則確定用戶的惡意等級滿足惡意用戶的判斷條件。
5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述訓練樣本包括第一特征、第二特征和第三特征，所述根據所述目標輸出值判斷用戶是否為惡意用戶之后，方法還包括：
生成反饋結果，所述反饋結果包括：所述第一特征的取值不大于第一數值，所述第二特征大于第二數值，所述第三特征不大于第三數值。
6.一種用于識別惡意用戶的裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，用于獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集為回歸樹結構，所述訓練樣本集包括訓練樣本的特征以及與訓練樣本對應的標簽，所述訓練樣本對應的標簽用于標識用戶是否為惡意用戶；
處理模塊，用于從所述訓練樣本集中確定最優的切分特征與切分閾值；將所述訓練樣本集分裂處理，得到第一樣本集和第二樣本集，所述第一樣本集是指特征的取值不小于所述切分閾值的特征集，所述第二樣本集是指特征的取值大于所述切分閾值的特征集；將所述第一樣本集和所述第二樣本集中各特征的均值作為目標輸出值；根據所述目標輸出值判斷用戶是否為惡意用戶；將所述第一樣本集和所述第二樣本集中判斷為惡意用戶的訓練樣本對應的標簽設置為惡意用戶，以及將所述第一樣本集和所述第二樣本集中判斷為非惡意用戶的訓練樣本對應的標簽設置為非惡意用戶。
7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述目標輸出值用于評估用戶的惡意等級；所述訓練樣本的特征至少包括用戶的異常彈幕數量、用戶播放數量、用戶在第一時段內發表的評論數量、用戶在第二時段內發表的相同評論數量和用戶賬戶余額。
8.如權利要求6或7所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊用于：
設置封禁閾值；
若所述目標輸出值大于所述封禁閾值，則確定用戶的惡意等級滿足惡意用戶的判斷條件。
9.一種數據處理裝置，其特征在于，包括處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現如權利要求1-5任一項 中識別惡意用戶的方法中的步驟。
10.一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-5任一項 中識別惡意用戶的方法中的步驟。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于武漢斗魚網絡科技有限公司，未經武漢斗魚網絡科技有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.17sss.com.cn/pat/books/201811161527.7/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
